python列表输入10个数、并排序-我该如何对一百万个数字进行排序，并且仅在Python中打印前十个数字？...

我有一个包含一百万个数字的文件。我需要知道如何有效地对其进行排序，以免使计算机停滞不前，并且仅打印前十名。

33#!/usr/bin/python3

#Find the 10 largest integers

#Don"t store the whole list

import sys

def fOpen(fname):

try:

fd = open(fname,"r")

except:

print("Couldn"t open file.")

sys.exit(0)

all = fd.read().splitlines()

fd.close()

return all

words = fOpen(sys.argv[1])

big = 0

g = len(words)

count = 10

for i in range(0,g-1):

pos = i

for j in range(i+1,g):

if words[j] > words[pos]:

pos = j

if pos != i:

words[i],words[pos] = words[pos],words[i]

count -= 1

if count == 0:

print(words[0:10])

我知道这是选择排序，我不确定什么是最好的排序。

这是作业吗？还是一本书中的练习？

它的功课..

这显然是一个XY问题。问题不是排序，而是找到十个最大的整数。尽管可以通过首先排序然后选择前十个条目来找到它们，但这并不是最佳解决方案。最好的解决方案是百事可乐提供的解决方案。

我不会说百事可乐的解决方案是"最好的"，也许是第一个现有的解决方案。实际上，他实际上没有提供任何有效的代码，但确实表明这是一个XY问题。

如果只需要前10个值，那么您将浪费大量时间对每个数字进行排序。

只需浏览数字列表，并跟踪到目前为止看到的前10个最大值。在浏览列表时更新前十名，并在到达末尾时将其打印出来。

这意味着您只需要对文件进行一次遍历(即theta(n)的时间复杂度)

一个更简单的问题

您可以将您的问题看成是在数字列表中找到最大值的概括。如果给出{2,32,33,55,13, ...}并被要求找出最大值，那么您会怎么做？典型的解决方案是浏览列表，同时记住迄今为止遇到的最大数字，并将其与下一个数字进行比较。

为了简单起见，让我们假设我们正在处理正数。

8Initialize max to 0

0 < 2, so max = 2

2 < 32, so max = 32

32 < 33, so max = 33

33 < 55, so max = 55

55 > 13, so max = 55

...

return max

如此看来，我们可以在列表的单个遍历中找到最大值，这与任何类型的比较排序相反。

泛化

在列表中查找前10个值非常相似。唯一的区别是，我们需要跟踪前10名，而不只是最大值(前1名)。

底线是您需要一些容纳10个值的容器。当您遍历庞大的数字列表时，在大小为10的容器中关心的唯一值是最小值。这是因为，如果您发现了一个新号码，该号码应该排在前十名之内，那么它将被替换。

无论如何，事实证明最适合快速找到分钟的数据结构是一个最小堆。但是我不确定您是否了解堆，而将堆用于10个元素的开销可能会超过其好处。

任何容纳10个元素并可以在合理的时间内获得最小值的容器都是一个好的开始。

这确实有可能会慢10倍，这可能意味着10毫秒而不是1毫秒。但这可能意味着10秒而不是1秒。

如果您想获得前K个值，则为O(KN)(取决于您如何跟踪前10个值)，请查看en.wikipedia.org/wiki/Selection_algorithm，诸如中位数的中值为O(N )

@robertking：在OPs问题中，k给出为常数10，这就是为什么我将其简化为theta(n)的原因。如果我们实际上关心前k个值的通用算法，则可以使用大小为k的堆来跟踪前k个值，将其减少为theta(n * lg(k))。这可能也是heapq所做的。但是谁知道呢，也许管理堆的开销大于遍历大小为10的数组的开销。您必须对其进行概要分析才能找到答案。

真正。我喜欢您的答案表明不需要对整个列表进行排序。但是，"仅追踪前十大价值"并不像我认为的那么容易。更简单地说，可以只取列表中的最小值，然后弹出最小值。这样做十次，可能会很快。

抱歉，我仍在学习CS等算法。需要简要说明一下如何处理100万个数字中的10个吗？

@pepsi：堆解决方案也不是最佳方案。与k无关，选择为O(n)。

@NeilG请参阅我的选择方法答案。

@NeilG：的确如此，但是请记住在处理大文件中的数字时，OP代码中有一条注释，内容为"不要存储整个列表"。此处给出的方法只对文件进行一次遍历，这意味着不需要立即将整个文件读入内存。另外，文件是顺序读取的，这利用了顺序磁盘IO比随机磁盘快得多的事实。鉴于IO很可能成为瓶颈，因此这一点很重要。

@robertking：您和larsmans是我支持的答案。

@pepsi：注意指出不存储整个内容的注释(尽管一百万个数字实际上并不是一个"大文件")，这是一个好主意。没错，您的解决方案只需执行一次连续遍历。但是，" quickselect"也将顺序地而不是随机地访问文件(但是它通常需要多次通过)。

@NeilG我的意思是我的其他答案。我做了两个回答：P

最好的排序是部分排序，在Python库中可以作为heapq.nlargest使用。

这样，您就拥有了一个漂亮的O(n)解决方案，而不是一个O(nlogn)

@ julio.alegria：和O(1)内存。

最好的事情是：您可以提供键功能，就像sorted一样。

10import heapq

with open("nums.txt") as f:

numbers=map(int,f.readlines())

print heapq.nlargest(10,numbers)

print heapq.nsmallest(10,numbers)

"""

[1132513251, 13252365, 23512, 2000, 1251, 1235, 324, 100, 82, 82]

[1, 1, 7, 13, 15, 21, 22, 22, 33, 82]

"""

谢谢罗伯特，这是我的解决方案。一百万个单词，只需要大约4秒钟。谢谢！

嗯，我原以为会更快。也许您的IO比我的慢。无论如何，readlines()应该是读取行的最快方法，这可能是这里的瓶颈。随意支持其他解决方案或给绿色勾号

@SethRainerKania只是让您知道，python内置解决方案可能不是您的老师正在寻找的解决方案，并且可能不会给您任何帮助。

虐待考虑到这一点。至少在研究新答案时，我有正确的前10名。

我建议您阅读：en.wikipedia.org/wiki/Selection_algorithm另请注意O(N)和O(KN)之间的区别

创建数字列表的首选方法是numbers = map(int, f)。这样可以避免将整个文件内容存储在内存中(也可以节省一些键入内容)。

谢谢斯文。那将是我的首选方式，尤其是在文件较大的情况下。

您想要的是一个好的选择算法

以下python代码基于功能partition()

分区将列表分为两部分。小于" pivotValue"的值将移动到列表的开头。大于ivotValue的值将移动到列表的末尾。

在O(N)操作中，这是通过从头到尾遍历列表来完成的，每次查看一个值时，它都会将其移动到列表的开头附近(仅当它小于枢轴值时)。

(请注意，在您的情况下，我们实际上将较大的值移到列表的开头，因为您想要最大的值而不是最小的值)。

一旦我们以O(N)时间对列表进行了分区，则在列表开始处剩下m个大数字。如果m = 10则很好，那就是您的十个最大数字。如果m大于10，则需要再次对m个最大数进行划分，以从m个最大数中获得10个最大数。如果m小于10，则我们需要再增加10-m个数字，因此我们将右边的部分划分为10-m个数字，并将它们添加到我们的m个数字中以获得所需的10个数字。

因此，我们一直进行分区，直到有10个最大的数字。这是通过select()方法完成的。整个方法通常非常快，因为每次执行分区时，我们剩下的数量大约要处理一半。 (如果您不断将需要查看的数字数除以2，那就很好了)。每次我们创建一个产生10个以上大数字的分区时，我们都会忽略整个数字堆，这些数字太小了。

这是代码：

44def partition(_list,left,right,pivotIndex):

pivotValue=_list[pivotIndex]

_list[right],_list[pivotIndex]=pivotValue,_list[right]

storeIndex=left

for i in range(left,right):

if _list[i] > pivotValue:

_list[storeIndex],_list[i]=_list[i],_list[storeIndex]

storeIndex+=1

_list[right],_list[storeIndex]=_list[storeIndex],_list[right]

return storeIndex

from random import randint

def select(_list,left,right,k):

if left==right:

return _list[:left+1]

pivotIndex=randint(left,right)

pivotNewIndex=partition(_list,left,right,pivotIndex)

pivotDist=pivotNewIndex-left+1

if pivotDist==k:

return _list[:pivotNewIndex+1]

elif k

return select(_list,left,pivotNewIndex-1,k)

else:

return select(_list,pivotNewIndex+1,right,k-pivotDist)

_list=[1,2,109,2234,23,6,1,234,11,4,12451,1]

left=0

right=len(_list)-1

pivotIndex=4

print _list

"[1, 2, 109, 2234, 23, 6, 1, 234, 11, 4, 12451, 1]"

print partition(_list,left,right,pivotIndex) #partition is order(N).

"7" #index 7, so the lowest number are in the first 7 numbers of the list [1, 2, 1, 6, 1, 11, 4, 23]

print _list

"[1, 2, 1, 6, 1, 11, 4, 23, 2234, 109, 12451, 234]"

print select(_list,left,right,10)

"[1, 2, 1, 1, 4, 11, 6, 23, 109, 234]"

with open("nums.txt") as f:

numbers=map(int,f.readlines())

print select(numbers,0,len(numbers)-1,10)

"[1132513251, 2000, 23512, 13252365, 1235, 1251, 324, 100, 82, 82]"

真好虽然，您可能应该返回切片而不是复制列表，并且如果遵循pep 8，则代码将更易于阅读

感谢@NeilG Im立即阅读pep 8。

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